Diseño y validación de un modelo de evaluación del compromiso laboral basado en indicadores de desempeño

Résumé

Este estudio presenta el diseño y validación de un modelo teórico-práctico que integra el compromiso laboral —en sus dimensiones afectiva, normativa y de continuidad— con indicadores de desempeño y percepción de riesgos en cadenas logísticas de grandes corporaciones (IBEX 35 y Fortune 500). Mediante un diseño mixto secuencial explicativo (fase cualitativa con estudio de caso múltiple y fase cuantitativa con encuesta transversal), se analizó una muestra de n = 387 profesionales de logística y operaciones con al menos 3 años de experiencia. Los resultados revelan que el compromiso afectivo explica el 18% de la varianza en eficiencia operativa (β = 0,42; p < 0,001) y el 22% en gestión de riesgos (β = 0,47; p < 0,001), actuando como amortiguador psicológico frente a la incertidumbre, aunque su efecto se reduce en contextos de alta vulnerabilidad percibida. Además, se identificó que la percepción de riesgos —especialmente incertidumbre en la demanda y presión por costos— modera negativamente la relación entre compromiso de continuidad y resiliencia logística, reduciendo su impacto en un 12% (β = -0,28; p < 0,001). El análisis cualitativo complementó estos hallazgos, evidenciando diferencias regionales: en Europa, el compromiso afectivo predomina como motor de eficiencia, mientras que en Latinoamérica, el compromiso normativo (sentido de deuda) es clave para gestionar riesgos en entornos de mayor inestabilidad estructural. El modelo propuesto, validado mediante SEM (CFI = 0,94; RMSEA = 0,06), explica el 42% de la varianza en resiliencia logística y el 38% en gestión de riesgos individuales, confirmando su robustez psicométrica (alfa de Cronbach: 0,87–0,92; omega de McDonald: 0,89–0,93). Las conclusiones subrayan la necesidad de estrategias organizacionales que fortalezcan el compromiso más allá de cálculos racionales, integrando claridad estratégica y herramientas tangibles para potenciar la resiliencia en cadenas de suministro bajo alta incertidumbre.